Ланде Д.В., Страшной Л.Л.
Формування каузальної мережі вразливостей в кібербезпеці на основі
ChatGPT
// Реєстрація, зберігання і обробка даних.
Щорічна підсумкова наукова конференція
Інституту проблем реєстрації інформації НАН України:
Збірник. - Київ: ІПРІ НАН України, 2023. - С. 97-101.
|
Серед завдань, які вирішуються сьогодні великими лінгвістичними моделями, такими як ChatGPT [1], можна назвати машинний переклад, реферування та переказ текстів, генерація нових текстів, виділення тематик, питань до текстів. Можливості в екстрагуванні іменних сутностей дозволяють використовувати ChatGPT у фактографічних системах, зокрема, в медицині, економіці. Звичайно, інтелектуальні чати інтегруються із зовнішніми системами, такими як геоінформаційні, системи аналізу та візуалізації графів, мереж. У роботах [2, 3] авторами показано, як можна формувати мережі зв'язків персонажів літературних творів, мережі предметних областей зі зв'язками типу .загальне-часткове..
Ця робота присвячена опису методики формування каузальних мереж з допомогою двох різних методик. Якщо перша методика є варіантом методики, наведеної в [3], то друга методика, що базується на декомпозиції основного поняття, наводиться в цій доповіді вперше. В рамках цієї роботи також представляється програма візуалізації мереж, побудована на основі бібліотеки візуалізації графів GaphViz лабораторії AT&T. Для завантаження даних у її середовище цілком підходить формат CSV, тому всі запити до ChatGPT супроводжуються вимогою до цього формату. |
